一种业务数据处理方法及装置与流程

一种业务数据处理方法及装置
1.本技术为在2019年1月29日提交中国专利局、申请号为201910086897.7、申请名称为“一种业务数据处理方法及装置”的中国专利申请的分案申请，其全部内容通过引用结合在本技术中。
技术领域
2.本发明涉及通信领域，尤其涉及一种业务数据处理方法及装置。


背景技术：

3.随着互联网技术与智能设备的普及，用户通过终端设备处理日常业务的频率日益增加，已经成为一项不可或缺的用户需求。
4.现有技术中，用户在使用终端设备处理娱乐业务类型的应用时，主要是通过人为经验对不同的终端设备机型下的应用属性选项(如应用的分辨率、清晰度等属性选项)进行初始化设置，可见初始化设置的考虑因素比较单一，具有很大的局限性，使得应用的初始化设置不合理，容易导致初始化设置后的属性选项不能与终端设备的实际性能相匹配。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种业务数据处理方法及装置，可以使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
6.本发明一方面提供了一种业务数据处理方法，该方法应用于服务器，包括：
7.获取终端设备发送的目标用户状态，基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集；
8.根据所述目标性能数据集，确定所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据所述目标条件概率值为所述终端设备生成性能属性配置信息；
9.将所述性能属性配置信息发送至所述终端设备，以使所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
10.本发明另一方面提供了一种业务数据处理方法，该方法应用于终端设备，包括：
11.发送目标用户状态至服务器，以使所述服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集，并根据所述目标性能数据集为所述终端设备生成性能属性配置信息；所述性能属性配置信息由所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值所确定；
12.接收所述性能属性配置信息，并在所述目标业务中基于所述性能配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
13.本发明另一方面提供了一种业务数据处理装置，该装置包括：
14.数据集获取模块，用于获取终端设备发送的目标用户状态，基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集；
15.配置信息生成模块，用于根据所述目标性能数据集，确定所述目标业务中至少一
个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据所述目标条件概率值为所述终端设备生成性能属性配置信息；
16.配置信息发送模块，用于将所述性能属性配置信息发送至所述终端设备，以使所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
17.本发明另一方面提供了另一种业务数据处理装置，该装置包括：
18.用户状态发送模块，用于发送目标用户状态至服务器，以使所述服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集，并根据所述目标性能数据集为所述终端设备生成性能属性配置信息；所述性能属性配置信息由所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值所确定；
19.性能属性设置模块，用于接收所述性能属性配置信息，并在所述目标业务中基于所述性能配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
20.本发明另一方面提供了一种业务数据处理装置，包括：处理器和存储器；
21.所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如本发明实施例中一方面/另一方面中的方法。
22.本发明实施例另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如本发明实施例中一方面/另一方面中的方法。
23.本发明实施例通过检测登录用户的用户状态，并基于上述用户状态获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集中的数据信息，可确定上述目标业务中多个性能属性分别对应的目标条件概率值，进而可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，考虑到了用户针对目标业务的历史数据信息，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1是本发明实施例提供的一种业务初始化设置过程的场景示意图；
26.图2是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的时序示意图；
27.图3是本发明实施例提供的一种目标业务初始化设置时序示意图；
28.图4是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的时序示意图；
29.图5a
‑
图5c是本发明实施例提供的一种目标业务数据实时计算框架示意图；
30.图6是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的流程示意图；
31.图7是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图；
32.图8是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图；
33.图9是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的框架示意图；
34.图10是本发明实施例提供的一种业务数据处理装置的结构示意图；
35.图11是本发明实施例提供的另一种业务数据处理装置的结构示意图；
36.图12是本发明实施例提供的又一种业务数据处理装置的结构示意图；
37.图13是本发明实施例提供的又一种业务数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
38.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
39.请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种业务初始化设置过程的场景示意图。如图1所示，用户可以从终端设备200中打开进行业务处理应用，即客户端，首先在终端设备200的显示界面上显示的是业务初始登录界面，对于首次进行业务处理的用户，也就是该用户的用户状态为冷启动用户，需要填写注册信息(例如，账号、密码、用户名等信息)进行注册。在该用户注册成功后，在开始进行业务处理之前，终端设备200可向服务器100发送用户冷启动状态，服务器100可基于上述冷启动状态从数据库中获取前一周进行该业务处理的所有用户的性能参数，以形成性能数据集，该性能数据集中的每个用户的性能参数均可以包括用户对应客户端的数据(例如，业务的运行状态，针对该业务的各属性设置等)和设备性能指标数据(例如，cpu使用率、业务使用内存，设备空闲内存、设备降频温度等)。基于上述性能数据集中的用户的性能参数，可以采用spark(一种为大规模数据处理而涉及的快速通用的计算引擎)结合贝叶斯定理离线计算每一种机型中在该业务的运行状态为流畅状态的条件下，该业务中每个属性对应的条件概率值，以便确定每种属性类型中最大条件概率值对应的属性，从而生成性能属性配置信息，服务器100可将上述性能属性配置信息发送给终端设备100，终端设备100可基于上述性能属性配置信息为该用户业务处理过程中的每个性能属性进行初始化设置。例如，该业务中的属性类型包括画质、高清显示、高帧率模式三种类型，画质包括高、中、低三个属性，高清显示包括关、开两个属性，高帧率模式包括关、开两个属性，基于性能数据集可得到上述7个属性分别对应的条件概率值，依次为条件概率值1，条件概率值2，
……
，条件概率值7，若各属性类型中的最大条件概率值分别为条件概率值2，条件概率值4，条件概率值6，则生成的性能属性配置信息为画质属性类型中的中等画质，高清显示属性类型中的关闭高清显示，高帧率模式属性类型中的关闭高帧率模式；终端设备可根据接收到的性能属性配置信息，对该业务进行初始化设置，并在显示界面上进行显示。其中，终端设备可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑。
40.请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的时序示意图。如图2所示，该方法可以包括：
41.步骤s201，终端设备发送目标用户状态至服务器；
42.具体的，当终端设备打开目标业务客户端(如手游客户端)时，终端显示界面将显示目标业务客户端的初始登录界面，目标用户(这里将该终端设备对应的用户称之为目标用户)可在该登录界面上执行输入操作(例如，输入账号和密码)，终端设备可基于目标用户的操作判断该目标用户的目标用户状态，并将目标用户状态发送至服务器，其中，目标用户
状态可包括冷启动状态与热启动状态，例如，终端设备检测到本地数据中存储有目标用户的账号信息，则可将上述目标用户状态确定为热启动状态，未检测到该目标用户的账号信息，则将上述目标用户状态确定为冷启动状态。
43.步骤s202，服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集；
44.具体的，服务器在接收到上述目标用户状态后，可从数据库(存储针对目标业务的所有用户以及对应终端设备的业务性能参数)中获取与上述目标用户状态对应的数据作为目标性能数据集，该目标性能数据集是从上述数据库中选取的某一时间段内的性能参数。以手游为例，服务器可以基于不同的目标用户状态，从数据库中获取某个用户或多个用户在玩手游时的全部用户数据，该用户数据可以包括用户玩手游的设备的性能参数，游戏过程中每局游戏的参数设置情况，网络状态、游戏的流畅度等。
45.步骤s203，服务器根据所述目标性能数据集，确定所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据所述目标条件概率值为所述终端设备生成性能属性配置信息；
46.具体的，由于上述获取的目标性能数据集中的数据量很大，服务器可以采用spark对目标性能数据集中的数据进行并行处理，可以提高大规模数据处理的效率。服务器可以统计出上述目标性能数据集中目标业务中的多个性能属性分别被使用的次数，以及目标业务的运行状态为流畅状态的次数，进而可以确定在目标性能数据集中，目标业务的运行状态为流畅状态的可能性，从而可计算出在目标业务的运行状态为流畅状态的前提下，每个性能属性分别对应的目标条件概率值，也就是每个性能属性被使用的可能性。可根据上述每个性能属性的目标条件概率值的大小为终端设备生成性能属性配置信息。例如，目标业务中有3个性能属性类型，分别为性能属性类型1、性能属性类型2、性能属性类型3，其中，性能属性类型1中包括性能属性1、性能属性2、性能属性3，性能属性类型2中包括性能属性4、性能属性5，性能属性类型3中包括性能属性6、性能属性7；服务器可以计算出在目标业务的运行状态为流畅状态的前提下，上述7个性能属性分别对应的目标条件概率值；若性能属性类型1中具有最大目标条件概率值的性能属性为性能属性1，性能属性类型2中具有最大目标条件概率值的性能属性为性能属性5，性能属性类型3中具有最大目标条件概率值的性能属性为性能属性7，则可基于上述性能属性1、性能属性5、性能属性7为终端设备生成性能属性配置信息，也就是为终端设备推荐性能属性1、性能属性5、性能属性7作为目标业务的初始化设置。
47.步骤s204，服务器发送性能属性配置信息至所述终端设备；
48.具体的，服务器可以将所生成的性能属性配置信息发送至中终端设备，具体可发送至终端设备中针对目标业务的优化策略模块，该优化策略模块可以根据接收到的性能属性配置信息是否触发目标业务的初始化设置。
49.步骤s205，所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
50.具体的，上述终端设备可以在接收到性能属性配置信息后，在设备显示界面上显示上述性能属性配置信息对应的性能属性设置。
51.请一并参见图3，图3是本发明实施例提供的一种目标业务初始化设置时序图。如图3所示，以手游为例，初始化设置过程可以包括：
52.步骤s301，服务器获取初始化游戏设置；
53.具体的，手游客户端中可以包括优化策略模块，优化策略模块中包含有手游中所有的性能属性选项设置，在目标用户打开手游客户端时，服务器可以从优化策略模块中获取该手游中的性能属性选项设置(如手游的清晰度选项)，通过上述图2所对应实施例中的步骤s201
‑
步骤s203的描述，可以为手游中的性能属性选项推荐初始化设置。
54.步骤s302，在客户端的优化策略模块返回设置；
55.具体的，服务器可将推荐的性能属性初始化设置发送至手游客户端的优化策略模块，可以返回手游客户端的性能属性选项设置界面。
56.步骤s303，优化策略模块定时更新；
57.具体的，该优化策略模块可以定时触发性能属性选项设置优化请求，以更新该手游中的性能属性选项设置。
58.步骤s304，客户端中的优化策略模块向客户端接口触发策略，请求调整；
59.具体的，该优化策略模块在接收到服务器发送的性能属性初始化设置后，可触发策略，向手游客户端接口请求调整性能属性选项设置。
60.步骤s305，客户端接口进行策略检查；
61.具体的，客户端接口接收到优化策略模块的请求调整后，可以对性能属性初始化设置进行检查，进行一个初步的筛选。
62.步骤s306，客户端接口向客户端调整推荐测试发送策略配置；
63.具体的，在检查通过后，可将性能属性初始化设置发送给客户端调整推荐测试。
64.步骤s307，客户端调整推荐测试向优化策略模块返回调整结果。
65.具体的，客户端调整推荐测试在接收到上述性能属性初始化设置后，可在后台检测该手游按照上述性能属性初始化设置对性能属性进行设置后，该初始化设置与终端设备的匹配度，若匹配度良好(如匹配度达到80％以上)，则可将确认结果通过手游客户端接口返回给优化策略模块，若匹配度较低(如匹配度在30％以下)，则可对上述性能属性初始化设置进行调整，将调整之后的结果通过手游客户端接口返回给优化策略模块。
66.本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的目标用户状态，并基于上述目标用户状态从数据库中获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集中的数据信息，可确定上述目标业务中多个性能属性分别对应的目标条件概率值，进而可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，考虑到了用户的差异性以及用户针对目标业务的历史数据信息，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
67.请参见图4，图4是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的时序示意图。该方法可以包括：
68.步骤s401，终端设备发送目标用户状态至服务器；
69.步骤s402，服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集；
70.步骤s403，服务器根据所述目标性能数据集，确定所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据所述目标条件概率值为所述终端设备生成性能属性配置信息；
71.步骤s404，服务器发送性能属性配置信息至所述终端设备；
72.其中，步骤s401
‑
步骤s404的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤s201
‑
步骤s204的描述，这里不再进行赘述。
73.步骤s405，终端设备在屏幕上显示所述性能属性配置信息，在检测到针对所述性能属性配置信息的第二确认响应时，基于所述第二确认响应与所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置；
74.具体的，终端设备可以将接收到的性能属性配置信息显示在客户端显示界面上，该终端设备对应的目标用户可以在显示界面上对上述性能属性配置信息进行确认或调整，当终端设备检测到目标用户针对该性能属性配置信息的确认响应时，也就是目标用户已经对上述性能属性配置信息进行了确认或调整操作，可基于目标用户的确认响应与性能属性配置信息对目标业务中的每个性能属性进行初始化设置。
75.步骤s406，终端设备获取所述目标业务相关联的多个单位业务信息，基于每个单位业务信息确定所述目标业务的运行状态；
76.具体的，在对目标业务中的每个性能属性进行初始化设置后，终端设备可开始进行目标业务的处理，在完成一个单位业务处理后，以及下一个单位业务处理之前，终端设备可以采集上述已完成处理的单位业务信息，根据上述单位业务信息，可确定上述已完成的单位业务的运行状态。其中，上述单位业务信息可包括目标业务中的各性能属性设置情况、单位业务处理过程中中央处理单元(central processing unit，cpu)使用率平均值、cpu使用率最大值、cpu使用最小值、设备的电池温度最大值、降频温度最小值、帧率(frame per second，fps)抖动率、fps低帧率、是否卡顿、设备剩余内存最小值、目标业务使用内存、终端设备所在区域以及单位业务的业务场景id等。以手游为例，上述单位业务可指每一对局游戏的数据，由于采集的每一条数据是用户的一条行为记录，因此需要根据用户标识与游戏中的地图标识以一局游戏中的数据作为计算单元，对数据特征进行汇总，可以包括游戏画质、高帧率模式、高清显示等设置以及设备性能参数等，也就是对获取到的游戏数据进行预处理，基于上述对局数据中的数据特征，可以确定该局游戏的运行状态(流畅或者卡顿)。
77.步骤s407，若所述目标业务的运行状态为卡顿状态，则获取所述终端设备的可用设备资源、所述目标业务对应的业务需求资源，基于所述性能属性配置信息、所述可用设备资源、所述业务需求资源，确定所述目标业务的推荐配置信息；
78.具体的，若目标业务中的上述单位业务的运行状态为卡顿状态，终端设备可获取该设备的可用设备资源(即设备中除使用cpu最大值之外的剩余cpu及设备剩余内存最小值)、上述目标业务的业务需求资源(即上述目标业务在上述业务场景id所处的业务场景下，在该设备中运行状态由卡顿状态达到流畅状态所需的资源)，通过上述可用设备资源与业务需求资源的大小关系，终端设备可确定是否为该目标业务调用设备中的可用设备资源，若设备可为目标业务提供上述业务需求资源，则可保持目标业务中的上述性能属性配置信息；若设备不能为目标业务提供上述业务需求资源，则可基于上述性能属性配置信息为目标业务提供较低的推荐配置信息，即上述性能属性配置信息的性能优先级大于推荐配置信息的性能优先级。以手游为例，若某一对局的游戏状态为卡顿状态，则判断设备(例如手机)是否还有剩余的cpu与内存可供游戏调用，若有则可根据上局游戏的游戏场景id获取该设备机型在该场景下的需求资源，并为游戏加载设备资源，以使游戏达到流畅状态；若无
则在该局游戏的设置(即上述性能属性配置信息)基础上，为目标业务降低设置，例如，降低画质等。
79.可选的，上述可用设备资源、业务需求资源均可通过终端设备中的ai(artificial intelligence)芯片进行计算，根据计算结果来判断是否需要调整目标业务中的性能属性配置信息。
80.步骤s408，若所述目标业务的运行状态为流畅状态，则根据所述每个单位业务信息，生成所述目标业务的推荐配置信息；
81.具体的，若目标业务中的上述单位业务的运行状态为流畅状态，则可根据设备采集的单位业务信息，利用终端设备中的ai芯片计算出目标业务中每个性能属性被使用的可能性，将每种性能属性类型中可能性最大的性能属性确定为推荐配置信息。以手游为例，在某一局游戏结束后，设备中的ai芯片可以对设备采集到的该局游戏数据进行计算，得到在该局游戏中理想的设置情况，与该局游戏实际的设置情况相比较，可以判断是否需要调整游戏设置，以达到在同样的游戏场景中具有最佳的游戏效果。
82.步骤s409，终端设备在屏幕上显示所述推荐配置信息，在检测到针对所述推荐配置信息的第一确认响应时，基于所述第一确认响应与所述推荐配置信息对所述至少一个性能属性进行属性设置。
83.具体的，在确定了目标业务的推荐配置信息后，可以在终端设备的显示界面上显示关于上述推荐配置信息的提示窗口，目标用户可在显示界面上执行确认操作，当终端设备检测到目标用户针对上述推荐配置信息的确认响应时，终端设备可基于该确认响应与推荐配置信息对目标业务中的各性能属性进行属性设置。
84.请一并参见图5a，是本发明实施例提供的一种目标业务数据实时计算框架示意图，如图5a所示，以手游为例，游戏初始化状态401可以通过上述图4所对应实施例中的步骤s401
‑
步骤s405实现，这里不再进行赘述，在游戏进行初始化设置后，在目标用户玩游戏时，手机中的数据采集模块可以实时采集该目标用户的游戏数据，并将采集到的数据存储在游戏数据库402中，在目标用户玩完一局游戏后，手机中的ai芯片可以从游戏数据库402中获取该目标用户上一局的游戏数据403，可以包括游戏的画质模式、帧率、场景、显示模式、分辨率、功耗等，并基于上一局的游戏数据403进行游戏的卡顿计算407，ai芯片还可以从手机硬件数据库406中获取手机性能参数405，可以包括cpu、gpu、内存、io带宽、网络流量、电池电量、功耗等，并基于手机性能参数405可以进行游戏的温度计算409，ai芯片可以基于上一局的游戏数据403与手机性能参数405实时计算该游戏所需资源404，可以包括游戏所需的cpu、图形处理单元(graphic processing unit，gpu)、内存消耗等。
85.若上述卡顿计算407的计算结果为该用户的上一局游戏为卡顿状态，则可获取手机性能参数405中的手机可用资源以及游戏所需资源404，当手机可用资源大于游戏所需资源404时，可以不用执行贝叶斯概率计算408，直接执行实时弹窗优化策略410，为该游戏调用手机可用资源，并在手游客户端上显示如图5a所示的界面提示窗口，该用户可在该显示界面上通过点击“取消”按钮或“确定”按钮进行确认操作；当手机可用资源小于或等于游戏所需资源404时，也可以不用执行贝叶斯概率计算408，为该游戏降低性能属性设置，直接执行实时弹窗优化策略410，并在手游客户端上显示如图5b所示的界面提示窗口，用户可在该显示界面上通过点击“取消”按钮或“确定”按钮进行确认操作，以达到降低画质的目的。
86.若上述卡顿计算407的计算结果为该用户的上一局游戏为流畅状态，则ai芯片可基于卡顿计算407、温度计算409、上一局的游戏数据403进行贝叶斯概率计算408，获得该游戏中对应的最优属性设置(即在同样的游戏场景下，可以达到最好的游戏效果)，则可在手游客户端显示界面中显示如图5c所示的提示窗口，目标用户可在该显示界面上通过点击“取消”按钮或“确定”按钮进行确认操作，以确定是否需要对目标业务中的属性设置进行调整。
87.本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的目标用户状态，并基于上述目标用户状态从数据库中获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集，可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，对于每个单位业务处理过程，可以实时采集每个单位业务信息，基于单位业务信息、终端设备的可用设备资源、目标业务的业务需求资源，可为目标业务实时调整性能属性设置。由此可见，终端设备可根据目标用户状态为目标业务提供多样化的初始化设置，且可根据终端设备的可用设备资源实时调整目标业务的属性设置，实现了设备资源的动态优化，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配，并能根据终端设备的可用资源状态，实时优化目标业务中的属性选项。
88.请参见图6，图6是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的流程示意图。如图6所示，该方法可以包括：
89.步骤s601，服务器获取终端设备发送的目标用户状态，若所述目标用户状态为冷启动状态，则将第一时间范围内与所述目标业务相关联的所有用户的业务性能参数确定为目标性能数据集；
90.具体的，服务器可以接收终端设备发送的目标用户状态，若上述目标用户状态为冷启动状态，也就是该终端设备对应的目标用户第一次安装注册上述目标业务，服务器可以从数据库中获取前一周时间内与上述目标业务相关联的所有用户的业务性能参数，并将获取到的业务性能参数确定为目标性能数据集。以手游为例，若终端设备对应的目标用户第一次安装注册该手游，则上述目标用户状态为冷启动状态，服务器可从该手游的官方数据库中获取前一周所有登录过该手游的用户的相关数据，可以包括游戏过程中的网络数据、用户所用设备的性能参数以及该手游客户端的各种设置参数等。
91.步骤s602，从所述目标性能数据集中获取所述每种机型分别对应的帧率集合；所述帧率集合包括多个帧率子集合，且所述多个帧率子集合由所述目标业务相关联的多个单位业务信息所确定；
92.具体的，在获取到上述目标性能数据集后，可以按照设备机型进行划分，获得每种机型分别对应的帧率集合(fps集合)，也就是说每一种机型对应一个fps集合，每一个fps集合中可以包括多个fps子集合，且一个fps子集合可以由目标业务中相关联的一个单位业务信息所确定。以手游为例，每个fps集合可以表示每一种设备机型(如手机机型)下的游戏性能参数，对于对局类游戏而言，每个fps子集合可以表示一个完整对局里面按照时间序列产生的所有fps值；对于非对局类游戏而言，每个fps子集合可以表示同一个游戏场景id里面按照时间序列产生的所有fps值。其中，fps采集频率为5秒一个点，也就是每5秒获得一个fps值。
93.步骤s603，对所述帧率集合中的每个帧率子集合进行划分，得到所述每个帧率子集合分别对应的多个帧率分组；
94.具体的，可以对上述fps集合中的fps子集合进行划分，将每一个fps子集合中的fps值按照采集的时间顺序划分为多个fps分组。例如，某一个fps子集合共有20个fps值，将该fps子集合划分成5个分组，则每个fps分组可以包括4个fps值。值得说明的是，以手游为例，每个fps子集合划分的fps组数可以针对不同的游戏业务进行调整，划分的fps组数越多，对后续的卡顿分数影响越大。例如对于a和b两个不同的游戏业务，可以将与a游戏业务相关联的每个fps子集合划分为6个分组，将与b游戏业务相关联的每个fps子集合划分为5个分组。
95.步骤s604，生成所述每个帧率子集合分别对应的帧率平均值，基于所述多个帧率分组与所述帧率平均值，确定所述每个帧率子集合分别对应的平均值权重与方差权重；
96.具体的，可以计算上述每个fps子集合分别对应的fps平均值，根据上述fps平均值，可以生成该fps平均值对应的fps子集合的平均值权重，平均值权重的取值范围可为[0.1，1]，具体的计算方式可表示为：
[0097][0098]
其中，mean可以表示为fps平均值，mean_factor可以表示为平均值权重，mean_threshold_1(平均阈值1)与mean_threshold_2(平均阈值2)为两个分界值，可以将fps平均值划分为三个不同的档位，平均值小于mean_threshold_1时为较低档位，平均值位于mean_threshold_1与mean_threshold_2之间时为中间档位，平均值大于mean_threshold_2时为较高档位，分界值的设置主要考虑业务的最高帧与进行目标业务处理的客户端的自身特性，mean_coef_x与mean_intercept_x(x可以为1或2)为参数，目的是为了保证最终的平均值权重与fps平均值成正比，以及在较低档位下较低档位在最终的卡顿分数计算中占主导地位。
[0099]
可以计算上述多个fps分组分别对应的方差，根据每个fps分组的方差可以生成上述多个fps分组对应的fps子集合的方差权重，方差权重的具体计算公式为：
[0100][0101]
其中，上式(1)中的variance
i
表示fps分组的方差，var_score
i
表示fps分组的权重，sum_var_score表示fps分组的权重之和，也就是一个fps子集合的权重，n
split
表示fps分
组的数量，var_min表示方差阈值，该阈值是针对于目标业务性能设置的最小波动方差，也就是在一个小的间隔内fps波动方差大于var_min时才会对用户有影响，方差阈值对于不同的单位业务需要进行实际情况进行调整，var_coef为参数，该参数越大，方差对于最终卡顿分数影响也越大。
[0102]
步骤s605，根据所述平均值权重与所述方差权重，生成所述每个帧率子集合分别对应的卡顿标记；
[0103]
具体的，基于上述平均值权重与上述方差权重，可以得到每个fps子集合分别对应的卡顿分数，卡顿分数的取值范围为[1，100]，具体计算方式可以表示为：
[0104]
score＝max(mean_factor
×
(100
‑
sum_var_score),1.0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0105]
上述计算公式(2)保证了最终的卡顿分数与fps平均值成正比，与fps方差成反比。基于上述卡顿分数，可以生成每个fps子集合分别对应的卡顿标记，通过设定一个卡顿分数阈值，当上述计算得到的卡顿分数小于该卡顿分数阈值时，可标记为卡顿点。
[0106]
步骤s606，根据所述卡顿标记生成所述每种机型分别对应的第一概率值；
[0107]
具体的，根据上述得到的每个fps子集合分别对应的卡顿标记，可以得知每个fps子集合对应的单位业务的卡顿情况。根据每种机型中所有fps子集合的卡顿标记数，可以获取具有卡顿标记的fps子集合的数量占所有fps子集合的比例，即单位业务的运行状态为卡顿状态的概率值，由于运行状态为卡顿状态与流畅状态是互相独立的两个事件，可由上述卡顿状态的概率值获得运行状态为流畅状态的概率值，即第一概率值。
[0108]
步骤s607，根据目标性能数据集确定所述至少一个性能属性分别对应的属性概率参数，并确定每个性能属性分别对应的属性运行状态为流畅状态的条件属性概率参数；一个性能属性对应的所述属性运行状态是指在已设置该性能属性时的所述目标业务的运行状态；
[0109]
具体的，根据上述目标性能属性数据集，还可以统计上述终端设备所属机型中，目标业务中每个性能属性被使用的次数，进而可确定设置每个性能属性分别对应的属性概率参数，并可以进一步得到目标业务中，在设置任一个性能属性的条件下，目标业务的运行状态为流畅状态的条件属性概率参数。以手游为例，假设手游的基础设置有画质设置、高清显示、高帧率模式三个设置类型，画质设置有高、中、低三个档位，高清显示有开、关两个档位，高帧率模式有开、关两个档位，则根据获取的手游数据，可以确定上述高画质、中画质、低画质、开启高清显示、关闭高清显示、开启高帧率模式、关闭高帧率模式在该终端设备所属机型中设置的概率，并在上述每一个属性已设置的前提下，游戏为流畅状态的条件概率。
[0110]
步骤s608，根据所述第一概率值、所述属性概率参数、所述条件属性概率参数，确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的目标条件概率；
[0111]
具体的，在上述确定的多种机型中每种机型分别对应的第一概率值后，可以确定上述终端设备所属的机型中目标业务的运行状态为流畅状态的第一概率值，基于这一条件以及上述属性概率参数与上述条件属性概率参数，可以利用贝叶斯定理计算每个性能属性分别对应的目标条件概率值。以手游为例，假设游戏是否流畅的标签可表示为：{fast：流畅，slow：卡顿}，画质的标签可表示为pic，低画质用0表示，中画质用1表示，高画质用2表示，高帧率显示的标签可表示为high frame mode，关闭高帧率显示用0表示，开启高帧率表
示用1表示，高清显示的标签可以表示为resolution，关闭高清显示用0表示，开启高清显示用1表示，根据贝叶斯定理计算在游戏流畅状态下高画质对应的条件概率，可以表示为：
[0112][0113]
其中，上述公式(3)中的p(label＝
′
fast
′
)可以表示终端设备所属机型中用户玩游戏流畅的第一概率值，p(pic＝
′2′
)可以表示高画质设置的概率值，p(label＝
′
fast
′
|pic＝
′2′
)表示在设置高画质的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0114]
计算在游戏流畅状态下中画质对应的条件概率，可以表示为：
[0115][0116]
其中，上述公式(4)中的p(pic＝
′1′
)可以表示中画质设置的概率值，p(label＝
′
fast
′
|pic＝
′1′
)表示在设置中画质的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0117]
计算在游戏流畅状态下低画质对应的条件概率，可以表示为：
[0118][0119]
其中，上述公式(5)中的p(pic＝
′0′
)可以表示低画质设置的概率值，p(label＝
′
fast
′
|pic＝
′0′
)表示在设置低画质的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0120]
计算在游戏流畅状态下关闭高帧率模式对应的条件概率，可以表示为：
[0121][0122]
其中，上述公式(6)中的p(highframemode＝
′0′
)可以表示关闭高帧率模式的概率值，p(label＝
′
fast
′
|highframemode＝
′0′
)表示在关闭高帧率模式的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0123]
计算在游戏流畅状态下开启高帧率模式对应的条件概率，可以表示为：
[0124][0125]
其中，上述公式(7)中的p(highframemode＝
′1′
)可以表示开启高帧率模式的概率值，p(label＝
′
fast
′
|highframemode＝
′1′
)表示在开启高帧率模式的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0126]
计算在游戏流畅状态下开启高清显示对应的条件概率，可以表示为：
[0127][0128]
其中，上述公式(8)中的p(resolution＝
′1′
)可以表示开启高清显示的概率值，p(label＝
′
fast
′
|resolution＝
′1′
)表示在开启高清显示的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0129]
计算在游戏流畅状态下关闭高清显示对应的条件概率，可以表示为：
[0130][0131]
其中，上述公式(9)中的p(resolution＝
′0′
)可以表示关闭高清显示的概率值，p(label＝
′
fast
′
|resolution＝
′0′
)表示在关闭高清显示的情况下游戏流畅的条件概率值。
[0132]
步骤s609，根据所述每个属性类型中具有最大目标条件概率值的性能属性，生成所述终端设备的性能属性配置信息；
[0133]
具体的，通过对每个属性类型中的性能属性对应的目标条件概率值进行比较，可以确定每个属性类型中具有最大目标条件概率的性能属性，并生成性能属性配置信息。以手游为例，通过对上述画质设置中的三种画质档位分别对应的目标条件概率值进行比较，得到最大目标条件概率值对应的设置(假设为中画质)，以同样的方式，可以确定高清显示及高帧率模式中具有最大目标条件概率值对应的设置(假设为关闭高清显示，关闭高帧率模式)，则将中画质、关闭高清显示、关闭高帧率模式确定为性能属性配置信息。
[0134]
步骤s610，将所述性能属性配置信息发送至所述终端设备，以使所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
[0135]
其中，步骤s610的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤s204的描述，这里不再进行赘述。
[0136]
本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的冷启动状态，将数据库中前一周时间范围内与目标业务相关联的所有用户的业务性能参数确定为目标性能数据集，根据上述目标性能数据集中的数据信息，可确定多种机型中每种机型中目标业务的运行状态为流畅状态的第一概率，进而确定目标业务中多个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据每种性能属性类型中具有最大目标条件概率值对应的性能属性，可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，充分考虑了终端设备本身的差异性以及用户的历史数据信息，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
[0137]
请参见图7，图7是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图。如图7所示，该方法可以包括：
[0138]
步骤s701，服务器获取终端设备发送的目标用户状态，若所述目标用户状态为热启动状态，则将第二时间范围内所述终端设备对应的目标用户的业务性能参数确定为目标性能数据集；
[0139]
具体的，服务器可以接收终端设备发送的目标用户状态，若上述目标用户状态为冷启动状态，也就是该终端设备中已有目标用户(该终端设备对应的用户称之为目标用户)的登录数据记录，服务器可以从数据库中获取前一天时间内与上述目标用户相关联的业务性能参数，并将获取到的业务性能参数确定为目标性能数据集。以手游为例，若终端设备中已有目标用户的游戏数据记录，则上述目标用户状态为热启动状态，服务器可从该手游的官方数据库中获取前一天该用户玩该手游的相关游戏数据，若前一天该目标用户没有数据
记录，也就是该目标用户前一天并没有玩过游戏，则可以获取该目标用户最近一天玩该手游的相关游戏，假设该目标用户最近一天的游戏记录为15局游戏记录，则获取该目标用户的上述15局游戏的数据。
[0140]
步骤s702，根据所述目标性能数据集，确定所述终端设备对应的第二概率值；所述第二概率值是指所述终端设备中基于所述目标业务的运行状态为流畅状态的概率值；
[0141]
具体的，针对热启动状态的目标用户获取的目标性能数据集，可以确定该终端设备中目标业务的运行状态为流畅状态的第二概率值，具体的计算方式可以参见上述图6所对应实施例中步骤s602
‑
步骤s606对第一概率值的计算方式，这里不再进行赘述，换句话说，对于热启动状态与上述冷启动状态而言，目标性能数据集中的业务性能参数是不同的，热启动状态是针对不同用户的业务性能参数计算的概率值(第二概率值)，而冷启动状态是针对不同设备机型的业务性能参数计算的概率值(第一概率值)。
[0142]
步骤s703，基于所述第二概率值，确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，并确定所述每个属性类型中最大目标条件概率值对应的第一待选配置信息；
[0143]
具体的，基于上述第二概率值，可以确定目标业务中每个性能属性分别对应的目标条件概率值，并基于上述目标条件概率值可以确定目标业务中的第一待选配置信息。其中，上述第一待选配置信息的生成方式可以参见上述图6所对应实施例中步骤s607
‑
步骤s609对性能属性配置信息的生成方式的描述，这里不再进行赘述。
[0144]
步骤s704，获取所述终端设备的默认配置信息，若所述第一待选配置信息的性能优先级大于所述默认配置信息的性能优先级，则获取所述终端设备对应的目标性能指标参数与针对所述目标业务的标准性能指标参数；所述标准性能指标参数为所述终端设备所在区域内多个设备的性能指标参数中的最大性能指标参数；
[0145]
具体的，服务器可以获取终端设备的默认配置信息，该默认配置信息可以是指该目标用户最新一次单位业务中的性能属性配置信息，若上述第一待选配置信息的性能优先级大于所述默认配置信息的性能优先级(以手游为例，假设第一待选配置信息中的画质设置为高画质，默认配置信息中的画质设置为中画质)，则服务器可以获取该终端设备中对应的各目标性能指标参数与针对所述目标业务的标准性能指标参数，上述目标性能指标参数可以包括该终端设备中针对目标业务的最大cpu使用率、业务内存、最大设备温度、最小fps抖动率、最小fps低帧率，上述标准性能指标参数可以是指该终端设备所在省份内的运营商中多个设备的性能指标参数中的最大性能指标参数，可以包括相同省份运营商中更高配置的最大cpu使用率、最大业务内存、最小降频温度、最大fps抖动率、最大fps低帧率。
[0146]
步骤s705，若所述目标性能参数小于或等于所述标准性能指标参数，则将所述第一待选配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息，否则将所述默认配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息；
[0147]
具体的，若上述目标性能参数小于或等于上述标准性能指标参数，也就是同时满足该终端设备中针对目标业务的最大cpu使用率小于或等于该终端设备所在省份运营商中更高配置的最大cpu使用率，业务内存小于或等于所在省份运营商中更高配置的最大游戏内存，最大手机温度小于或等于所在省份运营商中更高配置的最小的降频温度，最小fps抖动率小于或等于所在省份运营商中更高配置的最大fps抖动率，最小fps低帧率小于或等于
所在省份运营商中更高配置的最大fps低帧率，则将上述第一待选配置信息确定为该终端设备的性能属性配置信息，否则将上述默认配置信息确定为该终端设备的性能属性配置信息。
[0148]
步骤s706，若所述第一待选配置信息的性能优先级小于或等于所述默认配置信息的性能优先级，则将所述第一待选配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息；
[0149]
具体的，若上述第一待选配置信息的性能优先级小于或等于上述默认配置信息的性能优先级，则直接将上述采用贝叶斯定理获得的第一待选配置信息确定为该终端设备的性能属性配置信息。以手游为例，假设第一待选配置信息中的高清显示为关闭高清显示，默认配置信息中的高清显示为开启高清显示，则将上述由目标条件概率值确定的各游戏设置(第一待选配置信息)确定为该终端设备中针对游戏的初始化设置(性能属性配置信息)。
[0150]
步骤s707，将所述性能属性配置信息发送至所述终端设备，以使所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置；
[0151]
其中，步骤s707的具体实现方式可以参见上述图2所对应实施例中对步骤s204的描述，这里不再进行赘述。
[0152]
本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的热启动状态，将数据库中前一天时间范围内与终端设备对应的目标用户的业务性能参数确定为目标性能数据集，根据上述目标性能数据集中的数据信息，可确定该目标用户在目标业务中的运行状态为流畅状态的第二概率，进而确定目标业务中多个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据每种性能属性类型中具有最大目标条件概率值对应的性能属性、该终端设备的目标性能参数以及该终端设备所在区域中的标准性能指标参数，进而为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，充分考虑了终端设备本身的差异性以及用户的历史数据信息，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
[0153]
请参见图8，图8是本发明实施例提供的另一种业务数据处理方法的流程示意图。如图8所示，该方法可以包括：
[0154]
步骤s801，终端设备发送目标用户状态至服务器，以使所述服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集，并根据所述目标性能数据集为所述终端设备生成性能属性配置信息；所述性能属性配置信息由所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值所确定；
[0155]
步骤s802，所述终端设备接收所述性能属性配置信息，并在所述目标业务中基于所述性能配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置；
[0156]
步骤s803，所述终端设备获取所述目标业务相关联的多个单位业务信息，基于每个单位业务信息确定所述目标业务的运行状态；
[0157]
步骤s804，若所述目标业务的运行状态为卡顿状态，则获取所述终端设备的可用设备资源、所述目标业务对应的业务需求资源；
[0158]
其中，步骤s801
‑
步骤s804的具体实现方式可以参见上述图4所对应实施例中对步骤s401
‑
步骤s407的描述，这里不再进行赘述。
[0159]
步骤s805，若所述可用设备资源大于所述业务需求资源，则为所述目标业务调用所述可用设备资源，并将所述性能属性配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息；
[0160]
具体的，若上述获取的可用设备资源大于上述目标业务处理过程中的业务需求资源，也就是表示在该设备中，还有剩余的设备资源可供该目标业务调用，则终端设备可直接为目标业务调用可用设备资源，在调用了设备资源后，可直接采用上次单位业务中的性能属性配置信息作为为目标业务中的下次单位业务处理的推荐配置信息。以对局类手游为例，若上局游戏存在卡顿，可以获取用户设备(例如手机)的剩余的资源，例如剩余的cpu和内存，并获取在与上局游戏同样的场景与设置下，该游戏要想运行流畅所需的资源，当设备剩余的资源大于游戏所需的资源时，终端设备可为游戏加载设备资源，继续保持上一对局游戏中的设置。
[0161]
步骤s806，若所述可用设备资源小于或等于所述业务需求资源，则根据所述性能属性配置生成推荐配置信息；所述推荐配置信息的性能优先级小于所述性能属性配置信息的性能优先级；
[0162]
具体的，若上述获取的可用设备资源小于或等于上述目标业务处理过程中的业务需求资源，也就是表示在该设备中，已经没有剩余的设备资源可供该目标业务调用，则终端设备可降低目标业务中的性能属性配置信息的性能优先级，并将降低性能优先级之后的性能属性配置信息确定为推荐配置信息。以对局类手游为例，若上局游戏存在卡顿，可以获取用户设备(例如手机)的剩余的资源，例如剩余的cpu和内存，并获取在与上局游戏同样的场景与设置下，该游戏要想运行流畅所需的资源，当设备剩余的资源小于或等于游戏所需的资源时，终端设备可为游戏降低设置档位，以增加游戏流畅度。
[0163]
步骤s807，若所述目标业务的运行状态为流畅状态，则确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的单位条件概率值，并确定所述每个属性类型中最大单位条件概率值对应的第二待选配置信息；
[0164]
具体的，若根据上述单位业务信息计算得到该目标业务的运行状态为流畅状态，则可确定目标业务中每个性能属性分别对应的单位条件概率值，对每个属性类型中每个性能属性分别对应的单位条件概率值进行比较，将每个属性类型中最大单位条件概率值对应的性能属性确定为第二待选配置信息，对于流畅状态的计算方式与第二待选配置信息的生成方式可以参见上述图6所对应实施例中对步骤s602
‑
步骤s609的描述，这里不再进行赘述。以对局类手游为例，在用户玩游戏的对局与对局的间隔时间，由于终端设备可以实时采集用户的游戏数据，因此设备中的ai芯片可以获取用户上一对局中的游戏数据，并对上一对局中的数据进行卡顿计算，可以确定上局游戏的运行状态，若运行状态为流畅状态，可以基于上局游戏的数据，重新计算每个性能设置的概率值(单位条件概率值)，基于上述概率值大小，并将每种属性设置类型中最大概率值对应的性能设置确定为下局游戏的待选设置。
[0165]
步骤s808，若所述第二待选配置信息的性能优先级大于或等于所述性能属性配置信息的性能优先级，则获取所述终端设备对应的目标性能指标参数与针对所述目标业务的标准性能指标参数；所述标准性能指标参数为所述终端设备所在区域内多个设备的性能指标参数中的最大性能指标参数；
[0166]
步骤s809，若所述目标性能参数小于或等于所述标准性能指标参数，则将所述第二待选配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息，否则将所述性能属性配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息；
[0167]
步骤s810，若所述第二待选配置信息的性能优先级小于或等于所述性能属性配置信息的性能优先级，则将所述第二待选配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息；
[0168]
其中，上述步骤s808
‑
步骤s810的实现方式可以参见上述图7所对应实施例中对步骤s704
‑
步骤s706的描述，这里不再进行赘述。值得说明的是，上述步骤s808
‑
步骤s810的实现过程是基于某一单位业务信息在设备ai芯片上完成的，而步骤s704
‑
步骤s706的实现过程是基于之前的大量业务性能参数在服务器的spark上离线完成的。
[0169]
步骤s811，在屏幕上显示所述推荐配置信息，在检测到针对所述推荐配置信息的第一确认响应时，基于所述第一确认响应与所述推荐配置信息对所述至少一个性能属性进行属性设置。
[0170]
其中，上述步骤s811的具体实现方式可以参见上述图4所对应实施例中对步骤s409的描述。
[0171]
请一并参见图9，图9是本发明实施例提供的一种业务数据处理方法的框架示意图。如图9所示，以手游为例，该框架可以包括：实时计算游戏设置和手机资源91、手机游戏客户端92、离线计算游戏初始化设置93；
[0172]
实时计算游戏设置和手机资源91可以包括手机ai芯片911，该手机ai芯片911可以在用户玩游戏的间隔时间内(如两局游戏的间隔时间)实时计算手机的可用资源，并采用贝叶斯定理实时计算该游戏中每个性能属性对应的条件概率值，具体的计算方式可以参见上述图8所对应实施例中步骤s804
‑
步骤s810，这里不再进行赘述。手机游戏客户端92可以包括数据采集模块921与优化策略模块922，其中，数据采集模块921主要负责用户游戏客户端数据、手机性能指标数据以及用户的网络数据(比如画质、高帧率模式、高清显示、帧率、cpu、内存、温度)等数据的采集和上报；优化策略模块922主要负责根据服务器或手机ai芯片的请求策略内容(性能属性配置信息或推荐配置信息)以及根据游戏实时运行情况触发游戏性能属性设置优化策略，具体优化过程可以参见上述图3所对应的实施例，不再进行赘述。离线计算游戏初始化设置93可以包括数据存储931、数据查询932、spark 933、客户端后台934，其中，数据存储931主要负责将数据采集模块921上报的数据进行清洗(即清除掉无用的数据)并存储，数据查询932用于查询数据采集模块921中存储的数据，进而获得上述目标性能数据集，spark 933可用于对上述查询到的目标性能数据集进行大数据处理，即采用贝叶斯定理实时计算该游戏中每个性能属性对应的条件概率值，从而可以实现该游戏的初始化设置。需要说明的是，实时计算游戏设置和手机资源91、手机游戏客户端92是在终端设备上完成的，而离线计算游戏初始化设置93是在服务器上完成的。
[0173]
本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的目标用户状态，并基于上述目标用户状态从数据库中获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集，可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，对于每个单位业务处理过程，可以实时采集每个单位业务信息，基于单位业务信息、终端设备的可用设备资源、目标业务的业务需求资源，可为目标业务实时调整性能属性设置。由此可见，终端设备可根据目标用户状态为目标业务提供多样化的初始化设置，且可根据终端设备的可用设备资源实时调整目标业务的属性设置，实现了设备资源的动态优化，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配，并能根据终端设备的可
用资源状态，实时优化目标业务中的属性选项。
[0174]
请参见图10，图10是本发明实施例提供的一种业务数据处理装置的结构示意图。如图10所示，该业务数据处理装置1可以应用于上述图1对应实施例中的服务器100，该业务数据处理装置1可以包括数据集获取模块11、配置信息生成模块12、配置信息发送模块13；
[0175]
数据集获取模块11，用于获取终端设备发送的目标用户状态，基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集；
[0176]
配置信息生成模块12，用于根据所述目标性能数据集，确定所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，根据所述目标条件概率值为所述终端设备生成性能属性配置信息；
[0177]
配置信息发送模块13，用于将所述性能属性配置信息发送至所述终端设备，以使所述终端设备在所述目标业务中基于所述性能属性配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
[0178]
其中，数据集获取模块11、配置信息生成模块12、配置信息发送模块13的具体功能实现方式可以参见上述图2所对应实施例中的步骤s202
‑
步骤s204，这里不再进行赘述。
[0179]
如图10所示，上述数据集获取模块11可以包括：第一获取单元111、第二获取单元112；
[0180]
第一获取单元111，用于若所述目标用户状态为冷启动状态，则将第一时间范围内与所述目标业务相关联的所有用户的业务性能参数确定为目标性能数据集；
[0181]
第二获取单元112，用于若所述目标用户状态为热启动状态，则将第二时间范围内所述终端设备对应的目标用户的业务性能参数确定为目标性能数据集。
[0182]
其中，第一获取单元111的具体功能实现方式可以参见上述图6所对应实施例中的步骤s601，第二获取单元112的具体功能实现方式可以参见上述图7所对应实施例中的步骤s701，这里不再进行赘述。其中，当第一获取单元111在执行相应操作时，第二获取单元112暂停执行操作；当第二获取单元112在执行相应操作时，第一获取单元暂停执行操作。第一获取单元111与第二获取单元112可以合并成同一个获取单元。
[0183]
如图10所示，配置信息生成模块12可以包括：第一概率确定单元121、第一条件概率确定单元122、生成单元123、第二概率确定单元124、第二条件概率确定单元125、第一比较单元126、第二比较单元127、第三比较单元128；
[0184]
第一概率确定单元121，用于根据所述目标性能数据集，确定多种机型中每种机型分别对应的第一概率值；所述第一概率值是指一个机型中基于所述目标业务的运行状态为流畅状态的概率值；
[0185]
第一条件概率确定单元122，用于基于所述第一概率值，确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值；
[0186]
生成单元123，用于根据所述每个属性类型中具有最大目标条件概率值的性能属性，生成所述终端设备的性能属性配置信息；
[0187]
第二概率确定单元124，用于根据所述目标性能数据集，确定所述终端设备对应的第二概率值；所述第二概率值是指所述终端设备中基于所述目标业务的运行状态为流畅状态的概率值；
[0188]
第二条件概率确定单元125，用于基于所述第二概率值，确定至少一个属性类型中
每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值，并确定所述每个属性类型中最大目标条件概率值对应的第一待选配置信息；
[0189]
第一比较单元126，用于获取所述终端设备的默认配置信息，若所述第一待选配置信息的性能优先级大于所述默认配置信息的性能优先级，则获取所述终端设备对应的目标性能指标参数与针对所述目标业务的标准性能指标参数；所述标准性能指标参数为所述终端设备所在区域内多个设备的性能指标参数中的最大性能指标参数；
[0190]
第二比较单元127，用于若所述目标性能参数小于或等于所述标准性能指标参数，则将所述第一待选配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息，否则将所述默认配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息；
[0191]
第三比较单元128，用于若所述第一待选配置信息的性能优先级小于或等于所述默认配置信息的性能优先级，则将所述第一待选配置信息确定为所述终端设备的性能属性配置信息。
[0192]
其中，第一概率确定单元121、第一条件概率确定单元122、生成单元123的具体功能实现方式可以参见上述图6所对应实施例中的步骤s602
‑
步骤s609，第二概率确定单元124、第二条件概率确定单元125、第一比较单元126、第二比较单元127、第三比较单元128的具体功能实现方式可以参见上述图7所对应实施例中的步骤s702
‑
步骤s702
‑
步骤s706，这里不再进行赘述。其中，当第一概率确定单元121、第一条件概率确定单元122、生成单元123在执行相应操作时，第二概率确定单元124、第二条件概率确定单元125、第一比较单元126、第二比较单元127、第三比较单元128均暂停执行操作；当第二概率确定单元124、第二条件概率确定单元125、第一比较单元126、第二比较单元127、第三比较单元128在执行相应操作时，第一概率确定单元121、第一条件概率确定单元122、生成单元123均暂停执行操作。
[0193]
如图10所示，第一概率确定单元121可以包括：第一获取子单元1211、划分子单元1212、权重确定子单元1213、标记生成子单元1214、概率生成子单元1215；
[0194]
第一获取子单元1211，用于从所述目标性能数据集中获取所述每种机型分别对应的帧率集合；所述帧率集合包括多个帧率子集合，且所述多个帧率子集合由所述目标业务相关联的多个单位业务信息所确定；
[0195]
划分子单元1212，用于对所述帧率集合中的每个帧率子集合进行划分，得到所述每个帧率子集合分别对应的多个帧率分组；
[0196]
权重确定子单元1213，用于生成所述每个帧率子集合分别对应的帧率平均值，基于所述多个帧率分组与所述帧率平均值，确定所述每个帧率子集合分别对应的平均值权重与方差权重；
[0197]
标记生成子单元1214，用于根据所述平均值权重与所述方差权重，生成所述每个帧率子集合分别对应的卡顿标记；
[0198]
概率生成子单元1215，用于根据所述卡顿标记生成所述每种机型分别对应的第一概率值。
[0199]
其中，第一获取子单元1211、划分子单元1212、权重确定子单元1213、标记生成子单元1214、概率生成子单元1215的具体功能实现方式可以参见上述图6所对应实施例中的步骤s602
‑
步骤s606，这里不再进行赘述。
[0200]
如图10所示，第一条件概率确定单元122可以包括：第二获取子单元1221、条件概
率生成子单元1222；
[0201]
第二获取子单元1221，用于根据目标性能数据集确定所述至少一个性能属性分别对应的属性概率参数，并确定每个性能属性分别对应的属性运行状态为流畅状态的条件属性概率参数；一个性能属性对应的所述属性运行状态是指在已设置该性能属性时的所述目标业务的运行状态；
[0202]
条件概率生成子单元1222，用于根据所述第一概率值、所述属性概率参数、所述条件属性概率参数，确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的目标条件概率。
[0203]
其中，第二获取子单元1221、条件概率生成子单元1222的具体功能实现方式可以参见上述图6所对应实施例中的步骤s607
‑
步骤s608，这里不再进行赘述。
[0204]
本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的目标用户状态，并基于上述目标用户状态从数据库中获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集中的数据信息，可确定上述目标业务中多个性能属性分别对应的目标条件概率值，进而可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，考虑到了用户的差异性以及用户针对目标业务的历史数据信息，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配。
[0205]
请参见图11，图11是本发明实施例提供的另一种业务数据处理装置的结构示意图。如图11所示，该业务数据处理装置2可以对应于上述图1所对应实施例中的终端设备200，该业务数据处理装置2可以包括：用户状态发送模块21、性能属性设置模块22；
[0206]
用户状态发送模块21，用于终端设备发送目标用户状态至服务器，以使所述服务器基于所述目标用户状态获取针对目标业务的目标性能数据集，并根据所述目标性能数据集为所述终端设备生成性能属性配置信息；所述性能属性配置信息由所述目标业务中至少一个性能属性分别对应的目标条件概率值所确定；
[0207]
性能属性设置模块22，用于所述终端设备接收所述性能属性配置信息，并在所述目标业务中基于所述性能配置信息对所述至少一个性能属性进行初始化设置。
[0208]
其中，用户状态发送模块21、性能属性设置模块22的具体功能实现方式可以参见上述图2所对应实施例中的步骤s201与步骤s205，这里不再进行赘述。
[0209]
如图11所示，该业务数据处理装置2还可以包括：业务信息获取模块23、第一状态确定模块24、第二状态确定模块25、显示模块26；
[0210]
业务信息获取模块23，用于所述终端设备获取所述目标业务相关联的多个单位业务信息，基于每个单位业务信息确定所述目标业务的运行状态；
[0211]
第一状态确定模块24，用于若所述目标业务的运行状态为卡顿状态，则获取所述终端设备的可用设备资源、所述目标业务对应的业务需求资源，基于所述性能属性配置信息、所述可用设备资源、所述业务需求资源，确定所述目标业务的推荐配置信息；
[0212]
第二状态确定模块25，用于若所述目标业务的运行状态为流畅状态，则根据所述每个单位业务信息，生成所述目标业务的推荐配置信息；
[0213]
显示模块26，用于在屏幕上显示所述推荐配置信息，在检测到针对所述推荐配置信息的第一确认响应时，基于所述第一确认响应与所述推荐配置信息对所述至少一个性能
属性进行属性设置。
[0214]
其中，业务信息获取模块23、第一状态确定模块24、第二状态确定模块25、显示模块26的具体功能实现方式可以参见上述图4所对应实施例中的步骤s406
‑
步骤s409，这里不再进行赘述。
[0215]
如图11所示，第一状态确定模块24可以包括：第一资源比较单元241、第二资源比较单元242；
[0216]
第一资源比较单元241，用于若所述可用设备资源大于所述业务需求资源，则为所述目标业务调用所述可用设备资源，并将所述性能属性配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息；
[0217]
第二资源比较单元242，用于若所述可用设备资源小于或等于所述业务需求资源，则根据所述性能属性配置生成推荐配置信息；所述推荐配置信息的性能优先级小于所述性能属性配置信息的性能优先级。
[0218]
其中，第一资源比较单元241、第二资源比较单元242的具体功能实现方式可以参见上述图8所对应实施例中的步骤s805
‑
步骤s806，这里不再进行赘述。
[0219]
如图11所示，第二状态确定模块25可以包括：第二条件概率确定单元251、第四比较单元252、第五比较单元253、第六比较单元254；
[0220]
第二条件概率确定单元251，用于若所述目标业务的运行状态为流畅状态，则确定至少一个属性类型中每个属性类型中的所述至少一个性能属性分别对应的单位条件概率值，并确定所述每个属性类型中最大单位条件概率值对应的第二待选配置信息；
[0221]
第四比较单元252，用于若所述第二待选配置信息的性能优先级大于或等于所述性能属性配置信息的性能优先级，则获取所述终端设备对应的目标性能指标参数与针对所述目标业务的标准性能指标参数；所述标准性能指标参数为所述终端设备所在区域内多个设备的性能指标参数中的最大性能指标参数；
[0222]
第五比较单元253，用于若所述目标性能参数小于或等于所述标准性能指标参数，则将所述第二待选配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息，否则将所述性能属性配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息；
[0223]
第六比较单元254，用于若所述第二待选配置信息的性能优先级小于或等于所述性能属性配置信息的性能优先级，则将所述第二待选配置信息确定为所述目标业务的推荐配置信息。
[0224]
其中，第二条件概率确定单元251、第四比较单元252、第五比较单元253、第六比较单元254的具体功能实现方式可以参见上述图8所对应实施例中的步骤807
‑
步骤s810，这里不再进行赘述。
[0225]
本发明实施例通过服务器获取终端设备发送的目标用户状态，并基于上述目标用户状态从数据库中获取相应时间范围内针对目标业务的目标性能数据集，根据上述目标性能数据集，可为终端设备生成性能属性配置信息，从而使终端设备基于上述性能属性配置信息对目标业务中的性能属性进行初始化设置，对于每个单位业务处理过程，可以实时采集每个单位业务信息，基于单位业务信息、终端设备的可用设备资源、目标业务的业务需求资源，可为目标业务实时调整性能属性设置。由此可见，终端设备可根据目标用户状态为目标业务提供多样化的初始化设置，且可根据终端设备的可用设备资源实时调整目标业务的
属性设置，实现了设备资源的动态优化，相比于仅通过人为经验进行初始化设置，本发明更能使初始化设置后的属性选项能够与终端设备的实际性能相匹配，并能根据终端设备的可用资源状态，实时优化目标业务中的属性选项。
[0226]
请参见图12，图12是本发明实施例提供的又一种业务数据处理装置的结构示意图。如图12所示，该业务数据处理装置1000可以对应于上述图1所对应实施例中的服务器100，该业务数据处理装置1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述业务数据处理装置1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi
‑
fi接口)。存储器1004可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图12所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
[0227]
在如图12所示的业务数据处理装置1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现上述图2
‑
图7任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，这里不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
[0228]
应当理解，本发明实施例中所描述的业务数据处理装置1000可执行前文图2
‑
图7任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，也可执行前文图10所对应实施例中对所述业务数据处理装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
[0229]
此外，这里需要指出的是：本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的业务数据处理装置1所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图2
‑
图7任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。
[0230]
请参见图13，图13是本发明实施例提供的又一种业务数据处理装置的结构示意图。如图13所示，该业务数据处理装置2000可以对应于上述图1所对应实施例中的终端设备200，该业务数据处理装置2000可以包括：处理器2001，网络接口2004和存储器2005，此外，上述业务数据处理装置2000还可以包括：用户接口2003，和至少一个通信总线2002。其中，通信总线2002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口2003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口2003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口2004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi
‑
fi接口)。存储器2004可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器2005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器2001的存储装置。如图13所示，作为一种计算机存储介质的存储器2005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户
接口模块以及设备控制应用程序。
[0231]
在如图13所示的业务数据处理装置2000中，网络接口2004可提供网络通讯功能；而用户接口2003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器2001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现上述图2
‑
图5c、图8任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，这里不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
[0232]
应当理解，本发明实施例中所描述的业务数据处理装置2000可执行前文图2
‑
图5c、图8任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，也可执行前文图11所对应实施例中对所述业务数据处理装置2的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
[0233]
此外，这里需要指出的是：本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的业务数据处理装置2所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图2
‑
图5c、图8任一个所对应实施例中对所述业务数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本发明所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述。
[0234]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
‑
only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
[0235]
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。